ピックアップテーマ
荷主深層学習アルゴリズムやエッジAIプロダクトの開発を手がけるTokyo Artisan Intelligence（TAI、横浜市港北区）と、ロボットシステム事業などを展開するアスカ（愛知県刈谷市）は18日、フィジカルAIの社会実装に向けた戦略的パートナーシップを締結したと発表した。AI（人工知能）による判断機能とロボットの駆動・制御技術を組み合わせ、製造、建設、物流など人手不足が深刻化する現場で、これまで人手に頼ってきた非定型作業の自動化を目指す。
（出所：TAI）
フィジカルAIは、現実世界の物理法則や空間を認識し、環境や状況に応じて動作できるAI。従来のAIは高度な判断を行える一方、実際の物理動作を伴う作業には限界があった。従来型ロボットは精密な定型動作を得意とするが、対象物の形状や配置が変わる現場で臨機応変に判断することは難しかった。両社は、TAIのAI技術とアスカのロボット技術を統合し、複雑な現場環境で自律的に稼働できる仕組みの開発を進める。
連携強化に向け、TAIのエンジニアはアスカ子会社のMIRAI-LAB（名古屋市中村区）で産業用ロボットの技術講習を修了。ハードウエアの特性や物理的な制約を理解した上でAI開発を進めることで、現場環境への適応性を高める狙いがある。
実装を見据えた取り組みとして、TAIのエンジニアはアスカ本社で、ドボット（DOBOT、中国）製ヒューマノイドロボット「UNI-ROBO DOBOT Atom-MAX」を使った自律作業デモを実施した。デモでは、操作者がVRゴーグルを装着し、ロボットの視点を共有しながら遠隔操作する模倣学習を行った。操作者の身体の動きや細かな調整をデータとして取得し、複雑なプログラミングを介さず、熟練者の動作をロボットに学習させる。
▲対象物をつかんで移動させる様子（出所：TAI）
さらに、学習データに基づく自律動作として、対象物をつかんで移動させる基本動作に加え、色による判別機能も実演した。赤と白の対象物を識別し、赤を左側、白を右側のボックスへ仕分ける一連の作業を自律的に行った。多様な物品を扱うスーパーマーケットの品出しや、物流倉庫での仕分け作業への応用が想定されている。
両社はすでに、製造、建設、物流分野などの顧客と実地環境でのPoC（概念実証）を開始している。物流現場では、荷姿や商品配置が一定しない仕分け、ピッキング、補充作業などが自動化の難所となってきた。両社は、こうした非定型作業にロボットを適用する自動化ソリューションの実装を進める。
■「より詳しい情報を知りたい」あるいは「続報を知りたい」場合、下の「もっと知りたい」ボタンを押してください。編集部にてボタンが押された数のみをカウントし、件数の多いものについてはさらに深掘り取材を実施したうえで、詳細記事の掲載を積極的に検討します。
※本記事の関連情報などをお持ちの場合、編集部直通の下記メールアドレスまでご一報いただければ幸いです。弊社では取材源の秘匿を徹底しています。
LOGISTICS TODAY編集部
メール：support@logi-today.com
LOGISTICS TODAYでは、メール会員向けに、朝刊（平日7時）・夕刊（16時）のニュースメールを配信しています。業界の最新動向に加え、物流に関わる方に役立つイベントや注目のサービス情報もお届けします。
ご登録は無料です。確かな情報を、日々の業務にぜひお役立てください。
